ITSM Predictive Intelligence-Workbench

Die Anwendung ServiceNow® ITSM Predictive Intelligence-Workbench stellt vorgefertigte Vorlagen für Anwendungsfälle bereit und führt Sie durch die Implementierung von maschinellem Lernen, um intelligente ITSM-Geschäftsprozesse zu erstellen.

ITSM Predictive Intelligence-Workbench erkunden

Die ITSM Predictive Intelligence-Workbench wurde entwickelt, um Ihnen den Einstieg in maschinelles Lernen (ML) zur rascheren Lösung Ihrer IT-Incidents zu erleichtern.

Die Workbench umfasst vorgefertigte Anwendungsfallvorlagen, die Sie systematisch durch den Prozess begleiten, mit dem Sie neue Vorhersagemodelle erstellen und trainieren, sie bewerten und testen und sie schließlich Ihrem Geschäftsprozess hinzufügen, um Ihrer IT-Organisation einen Mehrwert zu bieten.

Durch den geführten ML-Prozess helfen wir Ihnen, Ihre nächsten Schritte zu machen und fundierte Entscheidungen zu treffen, während Sie Ihr Wissen über maschinelles Lernen ausbauen.

Sobald Sie Ihre Anwendungsfälle trainiert haben, können sie sofort angewendet werden. Mit den Performance Analytics-Funktionen können Sie Ihre erfolgreich implementierten Anwendungsfälle überwachen, um eine optimale Effizienz des Modells sicherzustellen. Definieren Sie Schwellenwerte und überwachen Sie mit dem Dashboard Predictive Intelligence für Incidents, ob Ihre Modelle die erwartete Leistung bringen.

Die Anwendung ITSM Predictive Intelligence-Workbench wird mit der Anwendung Predictive Intelligence aktiviert, die mit dem ITSM Pro-SKU verfügbar ist.

Wer benötigt ITSM Predictive Intelligence-Workbench?

Geschäftsprozessarchitekten verwenden die Funktionen der Predictive Intelligence-Workbench, um sich mit auf maschinellem Lernen basierenden Anwendungsfällen vertraut zu machen. Im Dashboard Predictive Intelligence-Workbench können Sie Ihren Geschäftsnutzen bestimmen, Ihre Modelle überwachen und zugehörige Statistiken anzeigen.

Wenn Sie Prozessarchitekt oder -besitzer sind – oder einfach jemand, der sich in Ihrer IT-Organisation für maschinelles Lernen stark macht, kann ITSM Predictive Intelligence-Workbench Ihnen helfen, die Last der Incident-Fälle zu optimieren. Mit trainierten Vorhersagemodellen können Sie Incidents anhand von früheren ähnlichen Lösungen oder durch Empfehlung entsprechender Knowledge Base-Artikel lösen und so Ihre Incident-Untersuchungen und Lösungsprozesse beschleunigen. Dadurch setzen Sie wertvolle Ressourcen von IT-Fachleuten frei, die häufig Zeit für komplexere und herausfordernde Probleme benötigen.

Für die Verwendung von ITSM Predictive Intelligence-Workbench sind keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz oder maschinellem Lernen erforderlich. Die Anwendung enthält Vorlagen mit vorgefertigten Anleitungen, die Sie beim Erstellen, Trainieren, Bewerten, Testen und Finalisieren Ihrer einzigartigen Vorhersagemodelle unterstützen. Sie können auch Links zu Knowledge Base-Artikeln erstellen, um die Belastung mit IT-Incidents in den Griff zu bekommen und sich die vielen Funktionen von Predictive Intelligence zunutze zu machen.

Vorteile von ITSM Predictive Intelligence-Workbench

Die hochmodernen Technologien auf Grundlage von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kommen in vielen Branchen zum Einsatz. Die Anwendung ITSM Predictive Intelligence-Workbench bietet Ihnen die Tools für maschinelles Lernen, die Sie benötigen, um Ihre IT-Incident-Aufgaben schnell und effektiv zu lösen und Ihre IT-Organisation zu verbessern. Durch die Erstellung und Implementierung von Vorhersagemodellen können Sie wertvolle Geschäftsanalysen und Betriebsoptimierungen erzielen.

ITSM Predictive Intelligence-Workbench-Benutzer-Experience

Einfache, optimierte Erstellung, Bewertung, Prüfung und Integration von Modellen

Bewerten und testen Sie verschiedene Modellversionen. Wenn eine neu trainierte Modellversion nicht so gut funktioniert wie die vorherige Version, können Sie sie optimieren, die überlegene Modellversion anzeigen und sie als aktiv markieren.

Zeigen Sie Ihre trainierten Modelle auf der Seite mit den Guided Steps für Anwendungsfälle an. Wenn ein Modell integriert wird, werden die Integrationsdaten neben dem Modellnamen in Klammern angegeben. Sie können auch die Daten Erstellt am und Geschult am sowie die Nummer für die Aktive Version des Modells anzeigen. Integrierte Modelle werden oben in der Liste angezeigt.

Identifizieren Sie das Modell mit der höchsten Netto-Automatisierungspunktzahl als grün hervorgehobenes überlegenes Modell. Wenn zwei Modelle dieselbe Netto-Automatisierungspunktzahl haben, wird das zuletzt erstellte Modell grün hervorgehoben.

Verwenden Sie die Funktion „Aspektfilter“ auf der Seite Anwendungsfälle – Alle erstellten Anwendungsfälle, um die Anzeige nach Domäne, Status des Modells und Modellschulungsstatus zu filtern.

Verwenden Sie die Funktion „Aspektfilter“ auf der Seite Anwendungsfälle – Neues aus Vorlage erstellen, um die Anzeige nach Domäne, Setup-Hilfe und Geschäftswert zu filtern.

Mit einem neuen Suchfilter, der den Seiten Anwendungsfälle – Alle erstellten Anwendungsfälle und Anwendungsfälle – Neues aus Vorlage erstellen hinzugefügt wurde, finden Sie Anwendungsfallvorlagen oder Anwendungsfälle im Handumdrehen.

Identifizieren Sie integrierte Modelle und Modelle in Bearbeitung anhand eindeutiger Symbole, und erkennen Sie leicht, ob ein Modelltraining fehlgeschlagen ist oder ein Modell mit Symbolen und Kennzeichnungen auf der Seite „Anwendungsfälle – Alle“ nicht die gewünschte Leistung erbringt.

Bearbeiten Sie Modellnamen und Kurzbeschreibungen nach Bedarf.

Deaktivieren Sie eine vorherige Modellversion, oder wählen Sie eine vorherige Modellversion aus, um sie zu aktivieren.

Prüfen Sie, ob die erforderlichen Daten vorhanden sind, bevor Sie mit dem Erstellen eines Anwendungsfalls beginnen. Sie erhalten eine Benachrichtigung, wenn die Daten nicht ausreichen.

Laden Sie eine CSV-Datei Ihres Modell-Batch-Tests herunter, oder wechseln Sie zur Testphase, um die Ergebnisse anzuzeigen.

Dot-Walking für Eingabefelder

Greifen Sie über ein Formular, eine Liste oder ein Skript auf Felder in zugehörigen Tabellen zu.

Unterstützung für linksläufige Sprachen

Für Benutzer, die von rechts nach links lesen, wird diese Form der Sprachunterstützung hinzugefügt.